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今天是分布式专题的第12篇文章，我们继续深入探讨集群资源管理系统的核心原理。本文将重点分析局部优先原则、资源分配细节以及饿死与死锁问题等关键内容。
在大数据应用中，局部优先原则是一项核心设计理念：计算任务应尽量执行在存储数据的节点上，而非通过网络远程调用。这背后的逻辑清晰：局部执行可以显著减少网络通信开销，在大规模数据下尤为重要。这种理念可以被总结为“局部性原则”，即越靠近数据节点的任务执行越优。
根据局部性可以划分为三种级别：节点局部性（所有任务在单节点完成）、机架局部性（任务分布在同一机架的节点）以及全局局部性（任务分布在不同机架）。系统设计时需平衡这些因素，以最大化资源利用率并减少网络负担。
资源分配看似简单，但实际运用中涉及诸多复杂因素。例如，当新任务到来时，如果资源不足，系统应采取什么策略？等待还是抢占？这种决策直接影响系统性能。另外，不同任务对资源需求差异也需谨慎处理。例如，机器学习任务通常需要一批资源，而Spark等框架则具备资源弹性。这些细节需要精心设计，否则可能导致资源浪费或任务长时间未调度。
如果资源分配策略不当，可能导致饿死或死锁。饿死指任务长时间无调度，如因优先级过低而被挤压。死锁则是多个任务相互等待资源，无法继续执行的状态。解决这些问题需要系统设计和团队协作，例如制定任务优先级规则和资源分配策略。此外，调度器架构的选择（集中式、两级式或状态共享式）也直接影响系统性能。
集中式调度器通过单一中央节点管理整个集群资源，简单易维护，但存在明显缺陷：资源分配受限，容易成为性能瓶颈，且需人工干预解决资源冲突问题。多路径集中调度器通过增加条件判断提升灵活性，但整体性能仍不理想。
两级调度器由中央调度器和多个框架调度器组成。中央调度器按粗粒度分配资源，而框架调度器执行细粒度任务分配。YARN和Mesos等工具采用此架构，提升了集群的并发能力和资源利用率。然而，中央调度器使用悲观锁，导致资源加锁开销较大。
状态共享调度器取消中央调度器，所有框架调度器可直接访问集群资源，采用乐观锁机制，减少资源竞争开销。然而，任务公平性难以保证，高优先级任务可能抢占资源，导致低优先级任务饿死。这种架构灵活性高，但需权衡公平性和性能。
集群调度系统的优化是一个不断探索的过程。集中式调度器提供公平性，两级调度器提升性能，状态共享调度器实现灵活性。选择哪种架构需结合实际场景，权衡公平性与性能。技术进步不仅仅是系统设计的提升，更是团队协作和制度约定的结果。今天的文章就到此，希望对您有所启发。如有需讨论或建议，欢迎在评论区留言。
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